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如果你想学习分布式系统，Cassandra可以说是一个好的开始。 Cassandra借鉴了两篇重要的论文中的思想：Google的BigTable和Amazon的Dynamo。它的存储基于BigTable，分布式基于Dynamo。这篇文章将尝试解释整体架构中的一些细节。">
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  <title> Cassandra中的基本概念（转） | 山中，山外与俯瞰 </title>
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                Cassandra中的基本概念（转）
              
            
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                2017-02-05
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        <p>原文地址： <a href="http://ifeve.com/cassandra-overview/" target="_blank" rel="external">http://ifeve.com/cassandra-overview/</a></p>
<p>如果你想学习分布式系统，Cassandra可以说是一个好的开始。 Cassandra借鉴了两篇重要的论文中的思想：Google的BigTable和Amazon的Dynamo。它的存储基于BigTable，分布式基于Dynamo。这篇文章将尝试解释整体架构中的一些细节。</p>
<a id="more"></a>
<h3 id="数据模型（Data-Model）"><a href="#数据模型（Data-Model）" class="headerlink" title="数据模型（Data Model）"></a>数据模型（Data Model）</h3><p>在关系型数据库中的一些常见术语在Cassandra中则有不同的定义。如果你能暂时忘记常规的定义，则阅读本文可能会更加顺利。</p>
<h3 id="列（Colunmn）"><a href="#列（Colunmn）" class="headerlink" title="列（Colunmn）"></a>列（Colunmn）</h3><p>“列”由一个name，一个相关的value和一个时间戳组成。name和value可以是任何类型，name不需要是字符串。一个列就是一个Name-Value-Timestamp集合。</p>
<h3 id="列族（Column-Family）"><a href="#列族（Column-Family）" class="headerlink" title="列族（Column Family）"></a>列族（Column Family）</h3><p>可以想象成在关系数据库中一行所包含的一个key和一些列。</p>
<h3 id="超列族（Super-Column-Family）"><a href="#超列族（Super-Column-Family）" class="headerlink" title="超列族（Super Column Family）"></a>超列族（Super Column Family）</h3><p>就是一个列族，这个列族中每个列的值就是一个列的集合。</p>
<p>大家可能会有些疑惑，可以看看下面的图片：</p>
<p><img src="/images/cassandra_overview_01.png" alt=""></p>
<p><img src="/images/cassandra_overview_02.png" alt=""></p>
<p>对Column Family再多说两句。一个column family 可以被定义为一个有序rows的集合，每个row都包含了一个有序的columns的集合。Cassandra是一个自由的模式，之后你可以在任意时刻添加任意column到任意column family中。Columns不需要相同，并且每行都不需要有相同数量的columns。尽管这样，在相同的column family有相同的columns还是比较好的，因为每个column family都存储在一个单独的文件中。</p>
<p>一个column family 有一个name和一个比较器，比较器的的值决定了columns的排序。每行中的key被用来决定该行存储在集群中哪个节点中。</p>
<h3 id="KeySpaces"><a href="#KeySpaces" class="headerlink" title="KeySpaces"></a>KeySpaces</h3><p>是数据最外层的容器。可以把它想象成RDBMS中的一个数据库。尽管不是必须的，但是为每个应用创建一个单独的keyspace比较好。一个keyspace有一个name和一些别的属性（比如说复制因子，复制策略等）。</p>
<h3 id="Clusters"><a href="#Clusters" class="headerlink" title="Clusters"></a>Clusters</h3><p>Cassandra运行在多个节点（一个集群）之上，它在集群间复制数据，所以当有一个节点宕机，另外的节点能接管工作。这让Cassandra是高可用的。</p>
<p>简而言之，Cassandra的数据模型像下面这样：</p>
<p>Cluster =&gt; Keyspace =&gt; Column Families (Standard or Super) =&gt; Column =&gt; (Name, Value, Timestamp)</p>
<h3 id="一致性哈希"><a href="#一致性哈希" class="headerlink" title="一致性哈希"></a>一致性哈希</h3><p>Cassandra是一个分布式数据库，一般会运行在多个机器上。在这些节点中，我们该怎么划分数据呢？可以使用一个简单的策略，比如在N个节点的集群中，把数据存放在(hash(key)%N)个机器上，但是当一个节点增加或者删除的时候会引起一些问题，因为每个节点上的数据都会变化。为了避免这种情况，我们使用一致性哈希。</p>
<p>在一致性哈希中，机器被放在一个逻辑上的圆环上，如下图所示，key同样也在这个圆环上，并被分配到顺时针的最近一个机器上，并复制N份到顺时针前的节点上（N被称为复制因子）。Cassandra是一个最终一致性的存储系统， 会在后台进行复制操作。客户端没必要等待所有的副本写入完成，可以设置要等待完成写入的节点数。</p>
<p>现在，如果我们从圆环上增加或删除一个机器，key只会在移动到和它相邻的节点上去。</p>
<p><img src="/images/cassandra_overview_03.png" alt=""></p>
<h3 id="反熵（Anti-Entropy）-和-读修复"><a href="#反熵（Anti-Entropy）-和-读修复" class="headerlink" title="反熵（Anti-Entropy） 和 读修复"></a>反熵（Anti-Entropy） 和 读修复</h3><p>Anti-Entropy是Cassandra的一个副本同步机制，来保证在不同节点上的数据都被更新到最新的版本。Anti-Entropy使用Merkle Trees，对于每个column family，都会构造这个tree。为什么叫Anti-Entropy呢？在一个最终一致性性的数据库中，随着时间流逝，应该被精确复制的节点都会慢慢互相偏差。这个偏差可以被认为是系统的“entropy”。反熵 就是让节点之间互相同步的过程。</p>
<p>Hash Tree被交换用来找出陈旧的数据。他们被用来减少节点之间的数据交换。Hashes trees看起来像下面这样：<br>当反熵 开始的时候，hash trees被构建，并在节点之间互相交换。而不是交换真实的数据。然后从root开始比较。如果某些节点的hash不一样，我们可以准确的判断出哪些数据是陈旧的。</p>
<p><img src="/images/cassandra_overview_04.png" alt=""></p>
<h3 id="Memtables，SSTable-and-Commit-Logs"><a href="#Memtables，SSTable-and-Commit-Logs" class="headerlink" title="Memtables，SSTable  and Commit Logs"></a>Memtables，SSTable  and Commit Logs</h3><p>一个写操作会立即写到节点的commit log中。只有当这个请求被写入到commit log中的时候，它才被认为是成功的。在被写入commit log之后，这个value被写入到一个被称为memtable的内存结构中。当memtable的大小到达一个阈值的时候，它就被刷到磁盘中的SSTable中。Memtables根据key进行排序，然后被顺序的写到磁盘中。因此，写入是非常快的。</p>
<p>在磁盘中的一个SSTable是不可变的。若干个SSTable被一个compaction程序合并到一起。每个SSTable都有一个相关的布隆过滤器和一个索引。布隆过滤器可以快速的检查一个元素是否在这个集合中。</p>
<p>读的时候，Cassandra首先会检查memtable。然后会尝试查找所有的SSTable。</p>
<h3 id="Compaction"><a href="#Compaction" class="headerlink" title="Compaction"></a>Compaction</h3><p>在压缩期间，SSTable会被合并：key会被合并，标记为tombstones 的数据会被丢弃，会创建新的索引。</p>
<h3 id="什么是tombstones？"><a href="#什么是tombstones？" class="headerlink" title="什么是tombstones？"></a>什么是tombstones？</h3><p>当一个值被 删除的时候，他不会真正的被删除，但是会给他一个tombstone标记。为什么要这么做呢？因为如果一个值在一个副本中被删除，而在另外的副本中没被删除，当重新调节的时候，系统会认为被删除值的副本是没有被更新的，然后又重新写入这个值。Tombstones显然会浪费空间，并且需要被清除。一个anti-entropy 开始的时候，在压缩的时候是最好摆脱他们的时机。在每次GCGraceSeconds之后，Tombstones被会垃圾收集。<br>在压缩的时候，合并的数据会被排序，一个新的索引也会被创建，然后新的合并后的数据、索引数据都会被写到一个单独的新的SSTable中。</p>
<h3 id="Gossip-和失败检测"><a href="#Gossip-和失败检测" class="headerlink" title="Gossip 和失败检测"></a>Gossip 和失败检测</h3><p>Cassandra使用Gossip协议来内部交流，所以每个节点都能知道别的节点的信息。 gossiper每秒运行一次。当节点发现目标节点上线的时候，会触发暗示提交。<br>gossiper会定期的随机选择一个节点，并和它开始一个gossip回话。每个回合需要三种信息：<br>1.发送一个GossipDigestSynMessage给它选择的节点。<br>2.当节点收到信息的是，他也返回一个GossipDigestAckMessage。<br>3.当节点收到ack信息的时候，他发送一个GossipDigestAck2Message给友节点来完成一个gossip回合。<br>每个节点都包含了死亡节点和可用节点的列表。Cassandra使用一个  Phi Accrual Failure Detection 技术来替代传统的“heat beat”来检查节点是否死亡。这个技术使用一个怀疑度概念来找出可能的死亡节点。</p>
<h3 id="暗示提交-Hinted-Handoff"><a href="#暗示提交-Hinted-Handoff" class="headerlink" title="暗示提交(Hinted Handoff)"></a>暗示提交(Hinted Handoff)</h3><p>由于某些原因，节点的某些写入的数据不可用。其他节点将会处理这个写请求，并且等待着节点回来，当这个节点上线的时候，它会把写入又发回给节点。这被称为暗示提交。为什么是暗示提交呢？</p>
<p>当一致性不是必须的时候保证高可用<br>减少死亡节点上线所需要的时间<br>一个写入请求会被发送到所有的副本，当达到要求的数量的节点返回的时候，这个写入会被认为是成功的。<br>所以，这只是Cassandra架构的一个基本的概览。一些主题如一致性哈希、anti-entropy 等等。在后面我将单独讲这些东西。</p>

      
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